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摘要
脑力疲劳往往导致生理机能和心理机能失调，严重时甚至会发生不可预估的事故，因此，研究疲劳检测对于减少悲剧的发生，提高生活质量有着重大意义。针对现有市场采用单一信息源检测疲劳稳定性不足的问题，文中设计了一种基于多源信息源融合的疲劳检测系统，该系统结合单点干变级传感器检测脑电特征，采用频域计算心率，加入了轻量化卷积神经网络Yolo-V5s检测面部状态，综合人物头部姿态，融合为疲劳数据样本，共同构建径向基函数神经网络数据集，通过训练网络进行模型分类识别。在保障检测准确率达到97%的同时，增加了实时性能，满足不同场景下的检测需求。
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